GLM-OCR – 智谱开源的轻量级多模态OCR模型

GLM-OCR是什么

GLM-OCR是一款由智谱AI（Zhipu AI / Z.ai）开发并开源的轻量级多模态OCR模型，全称为“GLM-OCR”。该模型采用先进的视觉语言架构，参数规模仅约0.9B，但在多个主流文档解析基准中表现卓越，尤其在文档文字识别、复杂表格解析、公式提取、信息结构化等任务中取得了业内领先的成绩。凭借“小尺寸、高精度、低成本”的特点，GLM-OCR不仅能在传统OCR任务中胜出，还适用于复杂布局、多语言混排、手写体与代码截图等高难场景，使其成为目前开源OCR领域中极具竞争力的技术方案。

GLM-OCR的主要功能

• 通用文本识别：支持对照片、截图、扫描件、PDF等多种格式的输入进行文字识别，能够准确检测与识别印刷体文字、手写体、多语言混排文本、印章标记以及代码片段，提升传统OCR无法识别的复杂内容识别效果。
• 复杂表格解析：GLM-OCR具备深度的版式理解与表格分析能力，能自动识别并处理合并单元格、多层表头与跨列跨行结构，并输出HTML结构化表格代码，方便后续渲染与数据处理。
• 公式与代码识别：针对数学公式与程序代码等专业内容，GLM-OCR支持将复杂符号与结构准确提取，输出符合LaTeX或其他标准的格式，实现专业内容的数据化与结构化输出。
• 信息结构化提取：从身份证、银行卡、发票、合同等票据卡证类文档中智能抽取关键信息字段，输出标准JSON格式，便于与后端系统对接、实现自动化分析与存储。
• 批量与高并发处理：GLM-OCR支持大批量文档的高效识别与解析，具有高吞吐量与低延迟特性，可满足大规模数据处理需求，为检索增强生成（RAG）提供高质量的结构化数据基础。
• 多语言与混排支持：模型支持多语言环境下的OCR任务，能够稳健处理竖排文字、混排文本及多种字体样式，即使在复杂的版式中也能保持高识别准确率。

GLM-OCR的性能表现

• 权威基准领先成绩：GLM-OCR在OmniDocBench V1.5基准测试中取得94.62分，位居整体第一，展现了该模型在文档解析领域的领先性。
• 表格识别准确率：在复杂表格分析任务中，GLM-OCR能够准确处理合并单元格与多层表头结构，输出高质量的HTML代码格式。
• 公式识别表现：针对数学公式与科学表达式，模型在相关任务中获得高达96%以上的识别准确率，使其在教育和科研类场景中表现优异。
• 信息抽取稳定性：在关键字段提取任务中，GLM-OCR表现出色，能够从身份证、发票等票据中准确提取关键信息字段，并输出JSON结构，提升后续处理效率。
• 推理速度：在典型的部署环境下，模型处理PDF文档的推理速度可达约1.86页/秒，同时对于单幅图片的处理也具备稳定的高吞吐量表现。
• 模型轻量性：仅0.9B参数规模，使得该模型相比于参数更大的OCR模型具备更低的计算资源需求以及更低的延迟表现，适合在资源受限环境和边缘设备上运行。
• 泛化能力：得益于多任务训练策略与图文语义预训练，GLM-OCR在多语言、手写体和不同排版风格上都保持了稳健的泛化能力。

如何使用GLM-OCR

• 安装环境配置：通过Python包管理工具或Docker镜像安装GLM-OCR的依赖环境，并确保GPU驱动与常见推理框架（如vLLM、Ollama或SGLang）已正确配置。
• 获取模型权重：从官方GitHub仓库或HuggingFace模型库下载GLM-OCR的预训练权重文件。
• 调用API接口：使用命令行或API方式将待识别的文档输入到模型中，指定输入格式（如PDF、图片），并设置输出格式为结构化JSON或HTML。
• 版本与参数调整：根据文档类型与业务需求调整模型的推理参数，例如批大小、分辨率、语言偏好等，以优化识别速度与准确率。
• 集成到业务系统：将模型输出的结构化数据集成到业务系统中，如数据库、自动化流程或RAG系统，实现全流程智能化处理。

GLM-OCR的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/zai-org/GLM-OCR
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/zai-org/GLM-OCR
• 在线演示与API：https://ocr.z.ai/
• 官方开发文档：可在Z.ai开发文档站点中查阅GLM-OCR的使用指南与接口文档。

和其他AI模型相比，GLM-OCR有哪些优势？

GLM-OCR在开源OCR模型领域具备明显的竞争优势。相比一些大型通用视觉语言模型（如Qwen-2.5 VL或DeepSeek-OCR等竞品），GLM-OCR在整体设计上更专注于文档级OCR任务，具备出色的表格解析与结构化信息提取能力。例如，DeepSeek-OCR虽在压缩长上下文方面表现出色，但在标准OCRBenchmark上并未全面超越GLM-OCR在复杂文档解析的整体表现。与Qwen-2.5 VL这类大参数视觉语言模型相比，GLM-OCR的参数规模更小，使其推理效率和资源消耗更低，并在OmniDocBench等基准上取得了更高的文档解析得分，特别是在表格与公式等复杂结构的识别上展现了更高的准确率。

从部署角度来看，GLM-OCR支持多个主流推理框架（如vLLM、Ollama和SGLang），并可在资源受限的边缘设备上运行，相比许多大型OCR模型需要高算力资源的劣势明显减少。再者，GLM-OCR直接输出HTML表格和JSON结构数据，降低了后续处理工作量，使其更适合企业级结构化数据提取与自动化流程。此外，其0.9B参数规模在保持高精度基础上，提供了更低的延迟与算力消耗优势。

GLM-OCR的应用场景

• 企业文档数字化：在企业办公中，GLM-OCR可用于合同、发票、报销单等各类纸质文档的批量识别与数字化转换，提高信息录入效率并减少人工成本。
• 教育与科研资料处理：该模型在手写笔记、学术论文、教学资料等中能准确识别数学公式与结构化文本，为文献整理与学术研究提供自动化工具支持。
• 金融与保险行业：用于银行卡、身份证、保单等票据信息提取，输出结构化JSON数据，可直接对接核心业务流程，实现智能审核与风险控制。
• 物流与海关监管：GLM-OCR能快速识别报关单、运单、装箱单等复杂单据，自动提取货物信息与金额数据，加速通关流程与结算系统。
• 法律与政府文档处理：在法律文本与政府档案中自动提取关键条款与统计信息，支持公共记录数字化与政策分析。
• 软件开发资料整理：模型能准确识别代码截图、API手册、技术文档等内容，为开发者整理技术资料与构建知识库提供有效工具。